GBDT处理过拟合方法

GBDT处理过拟合的方法主要有两种：剪枝和正则化。

1. 剪枝方法：GBDT中的剪枝方法主要是通过限制树的深度、叶子节点数目、样本数目等来防止过拟合。这种方法可以在训练过程中进行，也可以在训练完成后进行。

2. 正则化方法：GBDT中的正则化方法主要是通过在目标函数中加入正则化项来防止过拟合。常用的正则化项有L1正则化和L2正则化。L1正则化可以使得一些特征的权重变为0，从而达到特征选择的效果；L2正则化可以使得特征的权重变得比较小，从而达到防止过拟合的效果。

下面是两种方法的代码实现：

1. 剪枝方法：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# 构造GBDT模型
gbdt = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, max_depth=3, min_samples_split=2, learning_rate=0.1)

# 训练模型
gbdt.fit(X_train, y_train)

# 剪枝
gbdt.set_params(max_depth=2)

# 重新训练模型
gbdt.fit(X_train, y_train)

2. 正则化方法：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

# 构造GBDT模型
gbdt = GradientBoostingRegressor(n_estimators=100, max_depth=3, min_samples_split=2, learning_rate=0.1, alpha=0.9)

# 训练模型
gbdt.fit(X_train, y_train)